Hoy en día, los clientes buscan algo más que productos y servicios, quieren experiencias agradables. Esperan experiencias personalizadas, fluidas y positivas. Como resultado, las empresas de todos los sectores están dando más importancia que nunca a la experiencia del cliente (CX).
Una experiencia del cliente superior garantiza la satisfacción del cliente, fomenta la repetición de la compra, genera un boca a boca positivo e impulsa el aumento de los ingresos.
La IA, con su rápido crecimiento y amplia accesibilidad, es una poderosa herramienta para elevar las estrategias de CX. A su vez, puede ayudar a las empresas a descubrir las preferencias de los clientes, anticiparse a sus necesidades, personalizar las interacciones y resolver problemas rápidamente.
Exploremos cómo la IA puede ayudar a su organización a ofrecer experiencias de cliente excepcionales.
Antes de profundizar en cómo la IA mejora la experiencia del cliente, entendamos primero los componentes básicos de ambas.
Inteligencia Artificial (IA) se refiere a los sistemas informáticos que pueden realizar tareas similares a las humanas. Las máquinas utilizan técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para aprender de los datos, reconocer patrones, tomar decisiones y resolver problemas, imitando el pensamiento humano.
Experiencia del cliente (CX) se refiere a las interacciones de un cliente en todos los puntos de contacto con una marca. Estos puntos de contacto abarcan desde el conocimiento inicial hasta la asistencia posterior a la compra. Crear una experiencia de cliente fluida, personalizada y positiva es la clave para ofrecer experiencias de cliente excelentes.
La IA es una potente herramienta para mejorar la experiencia del cliente. Utiliza datos para generar rápidamente información que puede utilizarse para personalizar las interacciones, predecir las necesidades de los clientes y automatizar los procesos. La incorporación de la IA a los esfuerzos de CX permite crear servicios personalizados, resolver problemas con rapidez, predecir resultados y simplificar la experiencia del cliente. En general, el uso de la IA puede ayudar a las organizaciones a proporcionar experiencias excepcionales, lo que se traduce en relaciones más sólidas con los clientes.
La Inteligencia Artificial (IA) ha supuesto un punto de inflexión para distintas industrias, ofreciendo soluciones innovadoras para elevar las estrategias de CX. A continuación, mostraremos cómo las tecnologías de IA pueden impulsar las estrategias de CX.
El 60% de los consumidores afirma que volvería a comprar después de una experiencia de compra personalizada. La IA puede ayudarle a alcanzar este nivel de fidelidad analizando el comportamiento y las preferencias de sus clientes.
Tomemos, por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico. Cuando los usuarios navegan por el sitio web, los algoritmos de IA pueden recomendar automáticamente productos basándose en compras anteriores o sugerir ofertas personalizadas adaptadas a las preferencias individuales.
Piense en los momentos en los que está navegando por un e-commerce y le dice "puede que le guste" o "otros clientes también compraron" con recomendaciones de productos adicionales. Todos estos son impulsados por la IA.
Este tipo de recomendaciones personalizadas ayudan a los clientes a encontrar productos que quizá no conocían. De hecho, Barilliance descubrió en un estudio que las recomendaciones personalizadas de productos aumentaban significativamente el valor medio de los pedidos, y que las recomendaciones de productos representaban hasta el 31% de los ingresos de los sitios de comercio electrónico.
Los chatbots con IA garantizan que sus clientes puedan recibir asistencia inmediata en cualquier momento. La mayoría de los consumidores prefieren evitar largas esperas para hablar con un agente. Entre esperar 15 minutos para hablar con un agente o hablar con un chatbot inmediatamente, el 62% de los consumidores eligió el chatbot.
A diferencia de sus homólogos basados en reglas, los chatbots de IA entablan conversaciones más parecidas a las humanas, utilizando técnicas que incluyen el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los chatbots de IA pueden entender el contexto, interpretar la intención y ofrecer respuestas más matizadas, creando una experiencia más conversacional y fácil de usar.
Lo que distingue a los chatbots de IA es su capacidad de aprendizaje y adaptabilidad continua. Aprenden de las interacciones, lo que les permite evolucionar y proporcionar información más precisa y contextualmente relevante a lo largo del tiempo. Pueden procesar cualquier información proporcionada por el usuario y ofrecer respuestas más allá de las reglas predefinidas.
Además, estos chatbots aprovechan los datos del usuario para ofrecer recomendaciones personalizadas, teniendo en cuenta sus preferencias, historial y comportamiento. Destacan en la automatización de tareas rutinarias, lo que permite a los agentes humanos centrarse en interacciones complejas o de gran valor.
Por ejemplo, un cliente interesado en comprar un portátil puede pedir recomendaciones al chatbot del minorista. El chatbot, utilizando su base de conocimientos y su comprensión de las necesidades del cliente, podría sugerirle opciones adecuadas. El bot puede proporcionar información detallada sobre cada producto y guiar al cliente a través del proceso de compra.
El análisis de sentimientos basado en inteligencia artificial identifica las emociones expresadas en un texto, como transcripciones, reseñas o publicaciones en redes sociales. El análisis de sentimientos suele clasificar las emociones como positivas, negativas o neutras.
Los modelos de análisis de sentimientos más avanzados pueden proporcionar clasificaciones más granulares de emociones como alegría, enfado y tristeza. Tener en cuenta los sentimientos de una persona permite adaptar la comunicación en consecuencia.
Considere el caso de un cliente que expresa su frustración durante una llamada de asistencia. La IA puede detectar este sentimiento, lo que lleva a su equipo a ajustar el tono y resolver el problema con más empatía. Este tipo de comunicación fomenta la confianza y la relación con los clientes.
Gracias a la IA, el análisis predictivo pronostica resultados futuros basándose en patrones de datos históricos. Con acceso a esta información, se pueden prevenir los problemas de atención al cliente antes de que se produzcan.
Consideremos el caso de un servicio basado en suscripciones. La IA puede predecir la probabilidad de que un cliente cancele su suscripción analizando métricas de compromiso como la frecuencia de inicio de sesión, la duración del uso y los cambios en los patrones de uso. A continuación, el sistema puede ofrecer incentivos personalizados para retener a los clientes antes de que consideren la posibilidad de darse de baja. Alternativamente, puede alertar a su equipo de éxito del cliente para que se ponga en contacto con él. Esta estrategia proactiva no sólo reduce la pérdida de clientes, sino que también los fideliza.
La capacidad de las empresas para resolver problemas con rapidez influye significativamente en la satisfacción del cliente. Si los problemas de los clientes se resuelven con rapidez, es de 2.4 veces más probable que sigan siendo fieles a la marca. La IA puede ayudar a resolver rápidamente los problemas mediante un diagnóstico preciso.
Consideremos un escenario en el que un sistema de asistencia técnica integra IA. Cuando los clientes informan de códigos de error o síntomas, la IA analiza estos datos para ofrecer pasos o soluciones precisos para la resolución de problemas. A su vez, esto agiliza el proceso de resolución y aumenta la satisfacción del cliente.
Analizar grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes puede resultar complicado. La IA puede procesar, analizar y obtener información significativa con rapidez, ayudándole a tomar decisiones más informadas.
Por ejemplo, una empresa de hostelería podría utilizar la IA para analizar las opiniones de los huéspedes. La IA puede detectar quejas recurrentes sobre aspectos como la limpieza de las habitaciones. Un hotel puede utilizar esta información para renovar sus protocolos de limpieza, lo que se traduce en una experiencia más satisfactoria para los huéspedes.
Los agentes de atención al cliente desempeñan un papel importante en la experiencia del cliente. Su capacidad para resolver problemas rápidamente y ofrecer una experiencia agradable es crucial. No es de extrañar que el 88% de los responsables de la toma de decisiones de servicios informen de una inversión significativa en la formación de los agentes. La formación a través de la IA mejora las habilidades y la eficiencia de los agentes de atención al cliente proporcionándoles feedback en tiempo real.
Por ejemplo, la herramienta AI de net2phone, que genera notas de coaching después de cualquier llamada de ventas o asistencia. Basándose en la interacción, la IA ofrece sugerencias y orientación sobre cómo se podría haber mejorado el diálogo. Automatizar el coaching de este modo reduce la carga de trabajo del gestor y ofrece información inmediata que ayuda a mejorar las habilidades para conseguir mejores interacciones.
La IA desempeña un papel fundamental a la hora de liberar a los agentes de tareas repetitivas y lentas. A su vez, los agentes pueden concentrarse en interacciones significativas con los clientes. La IA puede automatizar tareas como la transcripción de llamadas, el resumen de notas de reuniones y la redacción de correos electrónicos de seguimiento. La IA agiliza las tareas administrativas.
Pensemos en un centro de llamadas. La IA puede recopilar notas de las llamadas de asistencia y crear resúmenes concisos. Con acceso a estos resúmenes claros y concisos, los agentes pueden atender las necesidades de los clientes con prontitud y ofrecer un servicio más personalizado.
Empresas de todo el mundo ya están utilizando la IA para mejorar la experiencia del cliente. Aquí explicaremos cómo las organizaciones con visión de futuro han aprovechado la IA para revolucionar su experiencia del cliente y cómo las pequeñas y medianas empresas (PYMES) pueden adaptar estas estrategias a menor escala.
Uber, la aplicación de viajes compartidos que presta servicio a millones de clientes en todo el mundo, da prioridad a las operaciones centradas en el cliente. Además de utilizar la IA para la búsqueda de viajes, el establecimiento de rutas y la fijación de precios en función del tráfico y la demanda, la empresa recurre en gran medida a la IA para atender a sus millones de clientes.
Gracias a la inteligencia artificial, Uber dirige eficazmente las consultas de los clientes a los agentes más adecuados para su rápida resolución. La IA también ayuda a los agentes de Uber sugiriendo posibles respuestas a las consultas de los clientes. Esta completa integración de la IA garantiza la eficiencia operativa y un servicio de calidad a la variada base de clientes de Uber.
Para las pymes, implementar la IA en la atención al cliente puede tener el mismo impacto.
Incluso los chatbots basados en IA a menor escala pueden sugerir respuestas a las consultas, facilitando interacciones más precisas entre su empresa y los clientes. Además, herramientas de IA como el análisis de sentimientos pueden ayudar a guiar y apoyar las conversaciones hacia resultados positivos.
Herramientas de apoyo basadas en IA a tener en cuenta:
TLa aerolínea australiana Qantas utiliza la IA para agilizar sus operaciones y la experiencia del cliente. Una forma clave de aprovechar la IA es con su aplicación móvil. La aerolínea utiliza la IA para estudiar las reservas anteriores de los pasajeros, sus preferencias de vuelo y su estado para hacer sugerencias personalizadas.
Por ejemplo, la aplicación hace recomendaciones en tiempo real sobre cómo facturar, a qué hora salir hacia el aeropuerto y qué ruta tomar en función de la ubicación del pasajero.
Las pequeñas y medianas empresas también pueden aprovechar la IA para ofrecer experiencias personalizadas como hace Qantas.
Analizando los datos, las preferencias y el historial de transacciones de los clientes, la IA puede ofrecer recomendaciones y asistencia personalizadas. Por ejemplo, un minorista de comercio electrónico puede utilizar la IA para analizar los patrones de compra de un cliente y ofrecerle promociones o descuentos personalizados.
Plataformas de personalización de IA a tener en cuenta:
Starbucks es un excelente ejemplo de empresa que aprovecha la IA en beneficio de sus clientes. La plataforma de IA propia de Starbucks, Deep Brew, lanzada en 2019, ha transformado tanto sus procesos internos como las interacciones con los clientes.
Deep Brew automatiza los pedidos de inventario, predice los requisitos de mantenimiento y anticipa con precisión las necesidades de personal, garantizando experiencias de servicio al cliente óptimas e ininterrumpidas.
Si bien la mayoría de las organizaciones no tendrán los recursos para desarrollar su propia plataforma de IA, las empresas más pequeñas pueden explorar aplicaciones de IA ya preparadas que les ayudarán a mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.
De la misma manera que Deep Brew predice los requisitos de mantenimiento, el software de mantenimiento predictivo preempaquetado hace lo mismo. Estas soluciones ayudan a garantizar la fiabilidad de los equipos y minimizar cualquier tiempo de inactividad que pueda afectar a la experiencia del cliente.
Soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA a tener en cuenta:
Las herramientas de gestión de la mano de obra impulsadas por IA son otra forma en que las pymes pueden optimizar la dotación de personal y garantizar que haya suficientes recursos para satisfacer las demandas de los clientes.
Soluciones de gestión del personal basadas en IA a tener en cuenta:
A medida que la IA sigue evolucionando, el futuro parece prometedor. Los avances en algoritmos de IA y análisis de datos permitirán una comprensión más profunda del cliente y una hiperpersonalización. Esto dará lugar a chatbots más intuitivos, herramientas predictivas y experiencias personalizadas. Aprovechar el potencial de la IA será fundamental para dar forma a experiencias de cliente ganadoras.
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